Recalls NHTSA

• Grupo: Edmilson Santana (emgs@cesar.school) e Lucas Cristiano (lccd@cesar.school)
• Dataset: https://static.nhtsa.gov/odi/ffdd/rcl/FLAT_RCL.zip
• Dashboard: https://recalls.eda-dash.lat

O dataset utilizado apresenta ocorrências de recalls em veículos, disponibilizada pela National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA).

Recall é um termo usado em diversos contextos, mas geralmente se refere a uma ação de correção ou retirada de um produto ou serviço que apresentou problemas de segurança ou eficácia. Um recall de veículos é uma ação corretiva realizada pela fabricante de um automóvel devido a problemas identificados com alguma peça ou componente do veículo. Esse tipo de recall é feito para corrigir questões de segurança ou de funcionamento do veículo antes que elas possam causar problemas para os proprietários ou para outros usuários da estrada. Em geral, o proprietário do veículo é notificado pela fabricante sobre o recall e pode levar o veículo para ser consertado em uma concessionária autorizada sem custo algum.

A NHTSA, que em português significa Administração Nacional de Segurança de Tráfego Rodoviário, é uma agência do departamento de transporte dos Estados Unidos responsável por regulamentar e garantir a segurança de veículos e equipamentos relacionados à segurança viária, incluindo regulamentação de normas para veículos, equipamentos de segurança, e a investigação de acidentes de trânsito. A NHTSA também é responsável por monitorar e realizar recalls de veículos quando necessário, a fim de garantir a segurança dos usuários da estrada.

Obtenção, estrutura e limpeza dos dados

Os dados foram obtidos diretamente do site da NHTSA. Na seção de recalls é disponibilizado o arquivo FLAT_RCL.zip que contém um arquivo .txt que foi utilizado como dataset.

Existe uma versão deste arquivo no formato csv e com os dados tratados. Porém, esta fonte de dados não será utilizada, pois não possui informações detalhadas dos modelo dos veículos.

Um dicionário de todos os dados disponibilizados está disponível em: https://static.nhtsa.gov/odi/ffdd/rcl/RCL.txt.

Code

import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
import plotly.offline as pyo
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from plotly.subplots import make_subplots
import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import date
from wordcloud import WordCloud
import requests
import seaborn as sns

pyo.init_notebook_mode()

RECALLS_DATASET_COLUMNS = ['RECORD_ID', 'CAMPNO', 'MAKETXT', 'MODELTXT', 'YEARTXT',
                           'MFGCAMPNO', 'COMPNAME', 'MFGNAME', 'BGMAN', 'ENDMAN',
                           'RCLTYPECD', 'POTAFF', 'ODATE', 'INFLUENCED_BY',
                           'MFGTXT', 'RCDATE', 'DATEA', 'RPNO', 'FMVSS','DESC_DEFECT',
                           'CONEQUENCE_DEFECT', 'CORRECTIVE_ACTION', 'NOTES',
                           'RCL_CMPT_ID', 'MFR_COMP_NAME', 'MFR_COMP_DESC', 'MFR_COMP_PTNO']

df = pd.read_csv('data/FLAT_RCL.txt', sep='\t', names=RECALLS_DATASET_COLUMNS, on_bad_lines='skip', low_memory=False)

Após importado, o dataset é apresentado conforme o modelo seguinte:

Code

df.head(5)

	RECORD_ID	CAMPNO	MAKETXT	MODELTXT	YEARTXT	MFGCAMPNO	COMPNAME	MFGNAME	BGMAN	ENDMAN	...	RPNO	FMVSS	DESC_DEFECT	CONEQUENCE_DEFECT	CORRECTIVE_ACTION	NOTES	RCL_CMPT_ID	MFR_COMP_NAME	MFR_COMP_DESC	MFR_COMP_PTNO
0	1	02V288000	FORD	FOCUS	2000	02S41	ELECTRICAL SYSTEM:12V/24V/48V BATTERY:CABLES	FORD MOTOR COMPANY	19990719.0	20010531.0	...	NaN	NaN	CERTAIN PASSENGER VEHICLES EQUIPPED WITH ZETEC...	THIS, IN TURN, COULD CAUSE THE BATTERY CABLES ...	DEALERS WILL INSPECT THE BATTERY CABLES FOR TH...	ALSO CONTACT THE NATIONAL HIGHWAY TRAFFIC SAFE...	000015339000215021000000202	NaN	NaN	NaN
1	2	02V288000	FORD	FOCUS	2001	02S41	ELECTRICAL SYSTEM:12V/24V/48V BATTERY:CABLES	FORD MOTOR COMPANY	19990719.0	20010531.0	...	NaN	NaN	CERTAIN PASSENGER VEHICLES EQUIPPED WITH ZETEC...	THIS, IN TURN, COULD CAUSE THE BATTERY CABLES ...	DEALERS WILL INSPECT THE BATTERY CABLES FOR TH...	ALSO CONTACT THE NATIONAL HIGHWAY TRAFFIC SAFE...	000015339000215022000000202	NaN	NaN	NaN
2	3	02V236000	JAYCO	FT EAGLE 10 SG	2003	NaN	EQUIPMENT:OTHER:LABELS	JAYCO, INC.	20020730.0	20020813.0	...	NaN	NaN	ON CERTAIN FOLDING TENT CAMPERS, THE FEDERAL C...	IF THE TIRES WERE INFLATED TO 80 PSI, THEY COU...	OWNERS WILL BE MAILED CORRECT LABELS FOR INSTA...	ALSO, CUSTOMERS CAN CONTACT THE NATIONAL HIGHW...	000015210000106403000000349	NaN	NaN	NaN
3	4	02V237000	HOLIDAY RAMBLER	ENDEAVOR	2000	NaN	STRUCTURE	MONACO COACH CORP.	NaN	NaN	...	NaN	NaN	ON CERTAIN CLASS A MOTOR HOMES, THE FLOOR TRUS...	CONDITIONS CAN RESULT IN THE BOTTOMING OUT THE...	DEALERS WILL INSPECT THE FLOOR TRUSS NETWORK S...	CUSTOMERS CAN ALSO CONTACT THE NATIONAL HIGHWA...	000015211000083965000000272	NaN	NaN	NaN
4	5	02V237000	HOLIDAY RAMBLER	ENDEAVOR	1999	NaN	STRUCTURE	MONACO COACH CORP.	NaN	NaN	...	NaN	NaN	ON CERTAIN CLASS A MOTOR HOMES, THE FLOOR TRUS...	CONDITIONS CAN RESULT IN THE BOTTOMING OUT THE...	DEALERS WILL INSPECT THE FLOOR TRUSS NETWORK S...	CUSTOMERS CAN ALSO CONTACT THE NATIONAL HIGHWA...	000015211000080938000000272	NaN	NaN	NaN

5 rows × 27 columns

Renomeando e selecionando colunas

O dataset possui um grande conjunto de colunas para a descrição dos recalls, porém, essa análise será realizada apenas sobre um subconjunto dos dados do dataset. Features como descrição e correção do recall não foram consideradas nesta análise.

Assim, a análise será focada nas colunas conforme dados e tipos detalhados abaixo:

Variable	Type/Size	Definitions
CAMPNO	CHAR(12)	NHTSA CAMPAIGN NUMBER
MAKETXT	CHAR(25)	VEHICLE/EQUIPMENT MAKE
MODELTXT	CHAR(256)	VEHICLE/EQUIPMENT MODEL
YEARTXT	CHAR(4)	MODEL YEAR, 9999 IF UNKNOWN or N/A
COMPNAME	CHAR(256)	COMPONENT DESCRIPTION
RCLTYPECD	CHAR(4)	VEHICLE, EQUIPMENT OR TIRE REPORT
POTAFF	NUMBER(9)	POTENTIAL NUMBER OF UNITS AFFECTED
MFGTXT	CHAR(40)	MANUFACTURERS OF RECALLED VEHICLES/PRODUCTS
RCDATE	CHAR(8)	REPORT RECEIVED DATE
CONEQUENCE_DEFECT	CHAR(2000)	CONSEQUENCE SUMMARY

De forma a facilitar a compreensão e acesso aos dados, as colunas selecionadas, foram também renomeadas.

Code

RENAMED_COLUMNS = {
    'CAMPNO': 'RECALL_ID',
    'MAKETXT': 'VEHICLE_MAKE',
    'MODELTXT': 'VEHICLE_MODEL',
    'YEARTXT': 'VEHICLE_YEAR',
    'COMPNAME': 'COMPONENT_NAME',
    'RCLTYPECD': 'RECALL_TYPE_CODE',
    'POTAFF': 'AFFECTED_UNITS',
    'MFGTXT': 'MANUFACTURER',
    'RCDATE': 'REPORTED_DATE',
    'CONEQUENCE_DEFECT': 'CONSEQUENCE_SUMMARY'
}

df_raw = df
df.rename(RENAMED_COLUMNS, axis='columns', inplace=True)

Code

REQUIRED_COLUMNS = [
    'RECALL_ID',
    'VEHICLE_MAKE',
    'VEHICLE_MODEL',
    'VEHICLE_YEAR',
    'COMPONENT_NAME',
    'RECALL_TYPE_CODE',
    'AFFECTED_UNITS',
    'MANUFACTURER',
    'REPORTED_DATE'
]

df = df[REQUIRED_COLUMNS]

Após renomeadas e filtradas, o dataset é apresentado como apresentado abaixo:

Code

df.head(5)

	RECALL_ID	VEHICLE_MAKE	VEHICLE_MODEL	VEHICLE_YEAR	COMPONENT_NAME	RECALL_TYPE_CODE	AFFECTED_UNITS	MANUFACTURER	REPORTED_DATE
0	02V288000	FORD	FOCUS	2000	ELECTRICAL SYSTEM:12V/24V/48V BATTERY:CABLES	V	291854.0	Ford Motor Company	20021106
1	02V288000	FORD	FOCUS	2001	ELECTRICAL SYSTEM:12V/24V/48V BATTERY:CABLES	V	291854.0	Ford Motor Company	20021106
2	02V236000	JAYCO	FT EAGLE 10 SG	2003	EQUIPMENT:OTHER:LABELS	V	86.0	Jayco, Inc.	20020904
3	02V237000	HOLIDAY RAMBLER	ENDEAVOR	2000	STRUCTURE	V	6223.0	MONACO COACH CORPORATION	20020909
4	02V237000	HOLIDAY RAMBLER	ENDEAVOR	1999	STRUCTURE	V	6223.0	MONACO COACH CORPORATION	20020909

Recall ID

Um recall possui um identificador único, que segue um padrão específico. Assim, a fim de seguir com dados válidos, podemos remover recalls em que o ID não segue o padrão definido pela NHTSA.

Code

VALID_RECALL_ID_PATTERN = '\d{2}[A-Z]{1}\d{2}(\d{1}|[A-Z])\d{3}'

invalid_ids = df[~df['RECALL_ID'].str.match(VALID_RECALL_ID_PATTERN)].index

df = df.drop(invalid_ids, axis=0)

Tipos de Recalls

O dataset categoriza os recalls em alguns grupos, a partir de códigos de tipos de recall (coluna RECALL_TYPE_CODE), que apresenta os seguintes valores ‘V’, ‘E’, ‘T’, ‘X’, ‘C’ e ‘I’.

Code

df['RECALL_TYPE_CODE'].unique()

array(['V', 'E', 'T', 'X', 'C', 'I'], dtype=object)

Recalls do tipo E, T, X e C não estão relacionadas a um recall de uma marca de veículo, mas de uma marca de equipamento (E), pneu (T e X) ou assento para criança (C).

Apenas os recalls do tipo V e I serão analisados, pois ambos os tipos informam o modelo do veículo. Recalls de outros tipos serão desconsiderados.

Code

df[df['RECALL_TYPE_CODE'] == 'V'][['RECALL_ID', 'RECALL_TYPE_CODE', 'VEHICLE_MAKE', 'VEHICLE_MODEL']].head(5)

	RECALL_ID	RECALL_TYPE_CODE	VEHICLE_MAKE	VEHICLE_MODEL
0	02V288000	V	FORD	FOCUS
1	02V288000	V	FORD	FOCUS
2	02V236000	V	JAYCO	FT EAGLE 10 SG
3	02V237000	V	HOLIDAY RAMBLER	ENDEAVOR
4	02V237000	V	HOLIDAY RAMBLER	ENDEAVOR

Code

df[df['RECALL_TYPE_CODE'] == 'I'][['RECALL_ID', 'RECALL_TYPE_CODE', 'VEHICLE_MAKE', 'VEHICLE_MODEL']].head(5)

	RECALL_ID	RECALL_TYPE_CODE	VEHICLE_MAKE	VEHICLE_MODEL
898	02I001000	I	NISSAN	ALTIMA
936	02I002000	I	ISUZU	AMIGO
937	02I002000	I	ISUZU	RODEO
938	02I002000	I	ISUZU	AMIGO
939	02I002000	I	ISUZU	RODEO

Mesmo após filtrados, os recalls nessas categorias de componente ainda representam cerca de 90% das entradas originais do dataset.

Code

percentual_recalls_veiculos = df[df['RECALL_TYPE_CODE'].isin(['V', 'I'])]['RECALL_TYPE_CODE'].count() / df['RECALL_TYPE_CODE'].count()
print("Percentual de recalls do tipo veículo: %.2f%%"  % (percentual_recalls_veiculos * 100))

Percentual de recalls do tipo veículo: 91.70%

Code

df = df[df['RECALL_TYPE_CODE'].isin(['V', 'I'])]

Modelos de veículos

As colunas VEHICLE_MAKE e VEHICLE_MODEL apresentam, respectivamente, a montadora e modelo de veículos envolvidos no recall. Assim, as colunas foram concatenadas e utilizadas para identificar um veículo no dataset.

Code

df['VEHICLE_MODEL'] = df[['VEHICLE_MAKE', 'VEHICLE_MODEL']].apply(lambda row: ' '.join(row.values.astype(str)), axis=1)

Code

df[['VEHICLE_MODEL', 'VEHICLE_YEAR']].head()

	VEHICLE_MODEL	VEHICLE_YEAR
0	FORD FOCUS	2000
1	FORD FOCUS	2001
2	JAYCO FT EAGLE 10 SG	2003
3	HOLIDAY RAMBLER ENDEAVOR	2000
4	HOLIDAY RAMBLER ENDEAVOR	1999

Verificamos que alguns recalls possuem marca e modelos que ainda não foram definidos. Esses casos foram removidos do dataset.

Code

df[df['VEHICLE_MODEL'].str.contains('TBD')]

	RECALL_ID	VEHICLE_MAKE	VEHICLE_MODEL	VEHICLE_YEAR	COMPONENT_NAME	RECALL_TYPE_CODE	AFFECTED_UNITS	MANUFACTURER	REPORTED_DATE
742	02V229000	TBD	TBD TBD	9999	EQUIPMENT:OTHER:LABELS	V	550.0	Ewr Volpe Acme Inc.	20020822
4103	01V170000	TBD	TBD TBD	9999	EQUIPMENT:OTHER:LABELS	V	389.0	Ewr Volpe Acme Inc.	20010529
4348	01V111002	TBD	TBD TBD	9999	SERVICE BRAKES, AIR:SUPPLY:COMPRESSOR	V	667.0	Ewr Volpe Acme Inc.	20010626

Code

df.drop(df[df['VEHICLE_MODEL'].str.contains('TBD')].index, inplace=True)

assert(df[df['VEHICLE_MODEL'].str.contains('TBD')]['VEHICLE_MODEL'].count() == 0)

Podemos verificar por anos de modelo inválidos no dataset. Alguns modelos possuem ano 9999, este valor é utilizado para quando o ano do modelo é desconhecido. Registros com ano de veículo desconhecido foram removidos.

Code

df['VEHICLE_YEAR'].unique()

array([2000, 2001, 2003, 1999, 2002, 1997, 1998, 1996, 2006, 2004, 2005,
       1987, 1988, 1990, 1991, 1993, 1994, 1995, 1989, 1992, 1986, 2010,
       1985, 1982, 1983, 1984, 1978, 1979, 1980, 1981, 1977, 1973, 1976,
       1975, 1974, 1966, 1967, 9999, 1968, 1969, 1971, 1972, 1970, 1965,
       2007, 2008, 1959, 1960, 1964, 1963, 1962, 1961, 1958, 1957, 1956,
       1955, 1950, 1951, 1952, 1953, 1954, 1949, 2009, 2011, 2012, 2013,
       2014, 2021, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2022, 2023, 2024])

Code

UNKNOWN_MODEL_YEAR = 9999

df[df['VEHICLE_YEAR'] == UNKNOWN_MODEL_YEAR].head(2)

	RECALL_ID	VEHICLE_MAKE	VEHICLE_MODEL	VEHICLE_YEAR	COMPONENT_NAME	RECALL_TYPE_CODE	AFFECTED_UNITS	MANUFACTURER	REPORTED_DATE
15066	95I003000	MICHELIN	MICHELIN 16080R16	9999	TIRES	I	1500.0	MICHELIN TIRE CORP.	19951005
15067	95I003000	MICHELIN	MICHELIN HI TOUR 79X TL	9999	TIRES	I	1500.0	MICHELIN TIRE CORP.	19951005

Code

df.drop(df[df['VEHICLE_YEAR'] == UNKNOWN_MODEL_YEAR].index, inplace=True)

assert(df[df['VEHICLE_YEAR'] == UNKNOWN_MODEL_YEAR]['VEHICLE_YEAR'].count() == 0)

Data de report do recall

No dataset a data do recall é apresentada como texto, sem formatação específica para ser convertida e categorizada por datas, sendo apresentada no seguinte formato:

Code

df['REPORTED_DATE'].head(5)

0    20021106
1    20021106
2    20020904
3    20020909
4    20020909
Name: REPORTED_DATE, dtype: int64

A fim de facilitar a análise dos dados baseada também nas datas dos recalls, a data em que o recall foi reportado foi convertida para datetime.

Code

REPORT_RECEIVED_DATE_FORMAT = '%Y%m%d'

df['REPORTED_DATE'] = pd.to_datetime(df['REPORTED_DATE'], format=REPORT_RECEIVED_DATE_FORMAT)

df['REPORTED_DATE'].head()

0   2002-11-06
1   2002-11-06
2   2002-09-04
3   2002-09-09
4   2002-09-09
Name: REPORTED_DATE, dtype: datetime64[ns]

Componente

Os componentes possuem nome separado por ‘:’ com informações adicionais sobre o componente. Podemos extrair apenas o conteúdo principal do nome do componente.

Code

df['COMPONENT_NAME'].head(5)

0    ELECTRICAL SYSTEM:12V/24V/48V BATTERY:CABLES
1    ELECTRICAL SYSTEM:12V/24V/48V BATTERY:CABLES
2                          EQUIPMENT:OTHER:LABELS
3                                       STRUCTURE
4                                       STRUCTURE
Name: COMPONENT_NAME, dtype: object

Code

df['COMPONENT_NAME'] = df['COMPONENT_NAME'].str.split(':').str[0]

Code

df['COMPONENT_NAME'].head()

0    ELECTRICAL SYSTEM
1    ELECTRICAL SYSTEM
2            EQUIPMENT
3            STRUCTURE
4            STRUCTURE
Name: COMPONENT_NAME, dtype: object

Alguns componentes possuem um nome diferente para um tipo de componente que já existe no dataset, e podem ser renomeados de forma a melhor agrupar os dados.

Code

DUPLICATED_COMPONENTS_TYPE = {'OTHER': 'UNKNOWN OR OTHER', 'TBD': 'UNKNOWN OR OTHER',
                              'Tether, Lower Anchor (on car seat or vehicle)': 'SEAT BELTS'}

df['COMPONENT_NAME'] = df['COMPONENT_NAME'].replace(DUPLICATED_COMPONENTS_TYPE)

Existe uma grande variedade de componentes para os quais os recalls foram registrados. Como o nível de detalhamento era muito grande, foi optado por agrupá-los em categorias, de forma a ter um conjunto maior de recalls em um nível de detalhamento um pouco menor, facilitando a análise dos dados quando olhando para os grupos de dados.

Code

def get_component_category(component):
    if component in ['SEAT BELTS', 'AIR BAGS', 'FORWARD COLLISION AVOIDANCE', 'VEHICLE SPEED CONTROL', 'ELECTRONIC STABILITY CONTROL', 'LANE DEPARTURE']:
        return 'SECURITY'
    elif component in ['ENGINE', 'ENGINE AND ENGINE COOLING', 'POWER TRAIN', 'TRACTION CONTROL SYSTEM', 'HYBRID PROPULSION SYSTEM']:
        return 'ENGINE'
    elif component in ['SERVICE BRAKES', 'SERVICE BRAKES, ELECTRIC', 'SERVICE BRAKES, AIR', 'SERVICE BRAKES, HYDRAULIC', 'PARKING BRAKE']:
        return 'BRAKE'
    elif component in ['FUEL SYSTEM, DIESEL', 'FUEL SYSTEM, GASOLINE', 'FUEL SYSTEM, OTHER']:
        return 'FUEL'
    elif component in ['ELECTRICAL SYSTEM', 'INTERIOR LIGHTING']:
        return 'ELECTRICAL'
    elif component in ['STRUCTURE', 'SEATS', 'SUSPENSION', 'LATCHES/LOCKS/LINKAGES', 'STEERING', 'WHEELS', 'TIRES']:
        return 'STRUCTURAL'
    elif component in ['TRAILER HITCHES', 'CHILD SEAT', 'EQUIPMENT',  'COMMUNICATION', 'BACK OVER PREVENTION', 'EQUIPMENT ADAPTIVE/MOBILITY']:
        return 'ACCESSORIES'
    elif component in ['VISIBILITY', 'VISIBILITY/WIPER', 'EXTERIOR LIGHTING']:
        return 'VISIBILITY'
    elif component in ['UNKNOWN OR OTHER']:
        return 'OTHER'
    else:
        print('Component without category:', component)
        return component
    
df['COMPONENT_CATEGORY'] = df['COMPONENT_NAME'].apply(get_component_category)

Code

df[['COMPONENT_CATEGORY', 'COMPONENT_NAME']].head(5)

	COMPONENT_CATEGORY	COMPONENT_NAME
0	ELECTRICAL	ELECTRICAL SYSTEM
1	ELECTRICAL	ELECTRICAL SYSTEM
2	ACCESSORIES	EQUIPMENT
3	STRUCTURAL	STRUCTURE
4	STRUCTURAL	STRUCTURE

Fabricante

No dataset existem nomes do mesmo fabricante com formas de escritas diferentes (case sensitive). Para evitar duplicações, o nome dos fabricantes foi padronizado em upper case.

Code

df['MANUFACTURER'].head()

0          Ford Motor Company
1          Ford Motor Company
2                 Jayco, Inc.
3    MONACO COACH CORPORATION
4    MONACO COACH CORPORATION
Name: MANUFACTURER, dtype: object

Code

df['MANUFACTURER'] = df['MANUFACTURER'].str.upper()

Code

df['MANUFACTURER'].head()

0          FORD MOTOR COMPANY
1          FORD MOTOR COMPANY
2                 JAYCO, INC.
3    MONACO COACH CORPORATION
4    MONACO COACH CORPORATION
Name: MANUFACTURER, dtype: object

Unidades afetadas pelo recall

Alguns recalls possuem NA no valor de unidades afetadas. Podemos preencher esse valor com a mediana de unidades afetadas por componente de cada fabricante.

Code

df[df['AFFECTED_UNITS'].isna()][['MANUFACTURER', 'COMPONENT_NAME', 'AFFECTED_UNITS']]

	MANUFACTURER	COMPONENT_NAME	AFFECTED_UNITS
593	DAMON MOTOR COACH	EQUIPMENT	NaN
789	CRANE CARRIER COMPANY	VEHICLE SPEED CONTROL	NaN
900	GREAT DANE TRAILERS	SERVICE BRAKES, AIR	NaN
901	GREAT DANE TRAILERS	SERVICE BRAKES, AIR	NaN
902	GREAT DANE TRAILERS	SERVICE BRAKES, AIR	NaN
...	...	...	...
94490	FOREST RIVER, INC.	ELECTRICAL SYSTEM	NaN
94491	FOREST RIVER, INC.	ELECTRICAL SYSTEM	NaN
94492	FOREST RIVER, INC.	ELECTRICAL SYSTEM	NaN
94493	FOREST RIVER, INC.	ELECTRICAL SYSTEM	NaN
94494	FOREST RIVER, INC.	ELECTRICAL SYSTEM	NaN

220 rows × 3 columns

Code

mediana_unidades_afetadas = df[~df['AFFECTED_UNITS'].isna()][['MANUFACTURER', 'COMPONENT_NAME', 'AFFECTED_UNITS']].groupby(['MANUFACTURER', 'COMPONENT_NAME']).median()

Code

mediana_unidades_afetadas.head()

		AFFECTED_UNITS
MANUFACTURER	COMPONENT_NAME
4-STAR TRAILERS, INC.	EQUIPMENT	110.0
	SERVICE BRAKES, HYDRAULIC	227.0
	SUSPENSION	4.0
ABC ENGINEERING, CO	STEERING	570.0
	VISIBILITY	255.0

Code

mediana_unidades_afetadas.loc['4-STAR TRAILERS, INC.', 'EQUIPMENT']['AFFECTED_UNITS']

110.0

Code

def fill_unidades_afetadas(row):
  fabricante = row['MANUFACTURER']
  componente = row['COMPONENT_NAME']
  try:
    row['AFFECTED_UNITS'] = mediana_unidades_afetadas.loc[fabricante, componente]['AFFECTED_UNITS']
  except KeyError:
    pass
  return row

df[df['AFFECTED_UNITS'].isna()] = df[df['AFFECTED_UNITS'].isna()].apply(fill_unidades_afetadas, axis=1)

Code

df[df['AFFECTED_UNITS'].isna()][['RECALL_ID', 'MANUFACTURER', 'COMPONENT_NAME', 'AFFECTED_UNITS']]

	RECALL_ID	MANUFACTURER	COMPONENT_NAME	AFFECTED_UNITS
2103	02V017000	WESTERN RECREATIONAL VEHICLES, INC.	FUEL SYSTEM, OTHER	NaN
2104	02V017000	WESTERN RECREATIONAL VEHICLES, INC.	FUEL SYSTEM, OTHER	NaN
2105	02V017000	WESTERN RECREATIONAL VEHICLES, INC.	FUEL SYSTEM, OTHER	NaN
2106	02V017000	WESTERN RECREATIONAL VEHICLES, INC.	FUEL SYSTEM, OTHER	NaN
2107	02V017000	WESTERN RECREATIONAL VEHICLES, INC.	FUEL SYSTEM, OTHER	NaN
2108	02V017000	WESTERN RECREATIONAL VEHICLES, INC.	FUEL SYSTEM, OTHER	NaN
2109	02V017000	WESTERN RECREATIONAL VEHICLES, INC.	FUEL SYSTEM, OTHER	NaN
2110	02V017000	WESTERN RECREATIONAL VEHICLES, INC.	FUEL SYSTEM, OTHER	NaN
4211	00V358011	PERFORMANCE FIRST, INC.	SUSPENSION	NaN
4906	01V097006	MID BUS CORPORATION	SEAT BELTS	NaN
4907	01V097006	MID BUS CORPORATION	SEAT BELTS	NaN
10556	98V010001	COACHMEN INDUSTRIES, INC.	FUEL SYSTEM, OTHER	NaN
10557	98V010001	COACHMEN INDUSTRIES, INC.	FUEL SYSTEM, OTHER	NaN
10558	98V010001	VIKING HOMES	FUEL SYSTEM, OTHER	NaN
55377	05V051000	H&W TRAILER	EQUIPMENT	NaN
73858	09V282000	RIDE-AWAY CORPORATION	EQUIPMENT ADAPTIVE/MOBILITY	NaN
85033	07V488000	NATIONAL R.V. INC.	VEHICLE SPEED CONTROL	NaN
86776	09V283000	RIDE-AWAY CORPORATION	EQUIPMENT ADAPTIVE/MOBILITY	NaN

Resumo da consequência

A coluna CONSEQUENCE_SUMMARY detalha as possíveis consequências do problema relatado para recall. Elas não possuem padronização quanto ao uso de letras maíusculas e minúsculas. Assim, para uma melhor análise, o texto das descrições foi padronizado com o uso de letras minúsculas.

Code

df_consequence = df_raw[['RECALL_ID','CONSEQUENCE_SUMMARY',]].reset_index()
df_consequence['CONSEQUENCE_SUMMARY'] = df_consequence['CONSEQUENCE_SUMMARY'].str.lower()

df_consequence.drop_duplicates(inplace=True)

Code

df_consequence.sample(5)

	index	RECALL_ID	CONSEQUENCE_SUMMARY
129684	129684	18V076000	these deposits may cause a valve within the ab...
221753	221753	22V365000	a disabled ecall system would prevent a vehicl...
193017	193017	22V221000	an overheated alternator bearing can increase ...
6615	6615	00V389000	this condition could result in a loss of vehic...
143024	143024	20V219000	a fire increases the risk of injury. an engin...

Removendo valores NA e duplicações

De forma a trabalhar com dados válidos para as colunas analisadas, foi realizada a remoção de valores NA. Antes da limpeza, a coluna AFFECTED_UNITS apresentava 18 entradas com valores NA, sendo removidos após a limpeza dos dados.

Code

df.isna().sum()

RECALL_ID              0
VEHICLE_MAKE           0
VEHICLE_MODEL          0
VEHICLE_YEAR           0
COMPONENT_NAME         0
RECALL_TYPE_CODE       0
AFFECTED_UNITS        18
MANUFACTURER           0
REPORTED_DATE          0
COMPONENT_CATEGORY     0
dtype: int64

Code

df.dropna(inplace=True)

df.isna().sum()

RECALL_ID             0
VEHICLE_MAKE          0
VEHICLE_MODEL         0
VEHICLE_YEAR          0
COMPONENT_NAME        0
RECALL_TYPE_CODE      0
AFFECTED_UNITS        0
MANUFACTURER          0
REPORTED_DATE         0
COMPONENT_CATEGORY    0
dtype: int64

Em seguida, também foi realizada a remoção de entradas duplicadas, totalizando ao final cerca de 147 mil entradas válidas para análise.

Code

df.drop_duplicates(inplace=True)

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 147762 entries, 0 to 237790
Data columns (total 10 columns):
 #   Column              Non-Null Count   Dtype         
---  ------              --------------   -----         
 0   RECALL_ID           147762 non-null  object        
 1   VEHICLE_MAKE        147762 non-null  object        
 2   VEHICLE_MODEL       147762 non-null  object        
 3   VEHICLE_YEAR        147762 non-null  int64         
 4   COMPONENT_NAME      147762 non-null  object        
 5   RECALL_TYPE_CODE    147762 non-null  object        
 6   AFFECTED_UNITS      147762 non-null  float64       
 7   MANUFACTURER        147762 non-null  object        
 8   REPORTED_DATE       147762 non-null  datetime64[ns]
 9   COMPONENT_CATEGORY  147762 non-null  object        
dtypes: datetime64[ns](1), float64(1), int64(1), object(7)
memory usage: 12.4+ MB

Validação e download do dataset

Podemos validar o dataset após a limpeza pesquisando pelas recalls no portal da NHTSA.

Code

df[df['RECALL_ID'] == '02V288000']
# https://www.nhtsa.gov/recalls?nhtsaId=02V288000

	RECALL_ID	VEHICLE_MAKE	VEHICLE_MODEL	VEHICLE_YEAR	COMPONENT_NAME	RECALL_TYPE_CODE	AFFECTED_UNITS	MANUFACTURER	REPORTED_DATE	COMPONENT_CATEGORY
0	02V288000	FORD	FORD FOCUS	2000	ELECTRICAL SYSTEM	V	291854.0	FORD MOTOR COMPANY	2002-11-06	ELECTRICAL
1	02V288000	FORD	FORD FOCUS	2001	ELECTRICAL SYSTEM	V	291854.0	FORD MOTOR COMPANY	2002-11-06	ELECTRICAL

Code

df[df['RECALL_ID'] == '02V236000']
#https://www.nhtsa.gov/recalls?nhtsaId=02V236000

	RECALL_ID	VEHICLE_MAKE	VEHICLE_MODEL	VEHICLE_YEAR	COMPONENT_NAME	RECALL_TYPE_CODE	AFFECTED_UNITS	MANUFACTURER	REPORTED_DATE	COMPONENT_CATEGORY
2	02V236000	JAYCO	JAYCO FT EAGLE 10 SG	2003	EQUIPMENT	V	86.0	JAYCO, INC.	2002-09-04	ACCESSORIES

Code

df[df['RECALL_ID'] == '02V237000'].groupby(['VEHICLE_MODEL']).count()['RECALL_ID']
#https://www.nhtsa.gov/recalls?nhtsaId=02V237000

VEHICLE_MODEL
HOLIDAY RAMBLER ADMIRAL       4
HOLIDAY RAMBLER ADMIRAL SE    2
HOLIDAY RAMBLER ENDEAVOR      3
HOLIDAY RAMBLER VACATIONER    4
MONACO COACH LAPALMA          5
MONACO COACH MONARCH          3
MONACO COACH MONARCH SE       2
Name: RECALL_ID, dtype: int64

Code

df.to_csv('data/recalls.csv') 
#files.download('recalls.csv')

Análise exploratória

Para a analise exploratória um dashboard foi implementado utilizando o Dash e está disponível em: https://recalls.eda-dash.lat.

O código-fonte se encontra no github: https://github.com/EdmilsonSantana/recalls-dashboard

A partir do dashboard desenvolvido, foi possível explorar principalmente a relação entre o número de recalls e número de veículos afetados por recalls, definindo filtros quanto ao período de tempo, fabricante e modelo para exploração.

Algumas análises e insights obtidos a partir da exploração do dashboard construído são apresentadas a seguir, embora muitas outras possam ser produzidas a partir de exploração similar.

Diversas análises podem ser conduzidas a partir do Dashboard, mas de forma a exemplificar algumas das análises realizadas, são apresentadas as análises realizadas em relação aos recalls registrados para o ano de 2022.

Análise das recalls de 2022

Code

from datetime import datetime

time_range_start = '2022-01-01'
time_range_end = '2022-12-31'

date_format = '%Y-%m-%d'
start_date = datetime.strptime(time_range_start, date_format)
end_date = datetime.strptime(time_range_end, date_format)

df_2022 = df[df['REPORTED_DATE'].between(start_date, end_date)]

No ano de 2022 ocorreram 932 recalls em 4113 modelos de veículos. Mais de 30 milhões de unidades foram afetadas por recalls, um aumento de aproximadamente 7% em relação a 2021.

Dashboard Initial Page

O fabricante com maior número de recalls e maior número de unidades afetadas foi a Ford Motor Company com 67 recalls e 8.7 milhões de unidades afetadas. Este valor representa cerca de 28% do número de unidades afetadas por recalls em 2022.

Aproxidamente 33% dessas unidades correspondem a apenas um único recall, que afetou o componente Powertrain de 30 modelos de veículos da Ford Motor Company. Este recall foi o que mais afetou unidades de veículos em 2022, com aproximadamente 2.9 milhões de unidades.

O diagrama de violino apresentado a seguir possibilita a visualização e exploração da distribuição do número de veículos afetados em cada recall:

Code

reported_recalls_and_affected_units = df_2022[['RECALL_ID', 'REPORTED_DATE', 'AFFECTED_UNITS']].drop_duplicates()

fig = px.violin(
    reported_recalls_and_affected_units,
    y='AFFECTED_UNITS',
    labels={'AFFECTED_UNITS': 'Vehicle units'},
    color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.T10,
    title='Number of affected vehicle units distribution'
)

fig.update_layout(yaxis_title=None, xaxis_title=None)

fig.show()

Figure 1: Number of affected vehicle units ditribution

A Mercedes Benz foi a fabricante com mais modelos de veículos que passaram por recall, foram 340 modelos em 2022. Aproximadamente 40% destes modelos, produzidos entre 2017 até 2022, foram afetados por apenas um único recall que ocorreu nos componentes de comunicação e sistema elétrico.

Code

selected_columns = ['RECALL_ID', 'MANUFACTURER', 'REPORTED_DATE',
                    'VEHICLE_MODEL', 'VEHICLE_YEAR', 'AFFECTED_UNITS']
recalls = df_2022[selected_columns].drop_duplicates()

recalls_distribution = recalls.groupby(
    ['RECALL_ID', 'MANUFACTURER', 'AFFECTED_UNITS', 'REPORTED_DATE']).count().reset_index()

fig = px.scatter(
    recalls_distribution,
    y='VEHICLE_MODEL',
    x='AFFECTED_UNITS',
    hover_name='RECALL_ID',
    hover_data=['MANUFACTURER', 'REPORTED_DATE'],
    color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.T10,
    labels={'VEHICLE_MODEL': 'Recalled vehicles',
            'AFFECTED_UNITS': 'Vehicle units',
            'MANUFACTURER': 'Manufacturer',
            'REPORTED_DATE': 'Reported Date'},
    title='Recalls distribution by number of affected units and vehicles recalled'
)

fig.show()

Figure 2: Recalls distribution by number of affected units and vehicles recalled

No ano de 2022, em média apenas uma recall foi reportada por veículo. Porém, existem vários outliers. Alguns exemplos:

1. Blue Bird Vision, modelo de 2023, com 11 recalls reportadas;
2. IC Bus CE, modelo de 2023, com 10 recalls reportadas;
3. Tesla Model X, modelo de 2021 e 2022, com 10 recalls reportadas cada.

A mediana do número de unidades de veículos afetados por recalls em 2022 é de 459 unidades, mas existem vários outliers. Agrupando por modelo de veículo, vários modelos ultrapassam 3 milhões de unidades, tais como:

1. Ford Fusion, modelo de 2014 e 2015;
2. Tesla Model Y, modelo de 2020, 2021 e 2022.

OBS: não é possível distinguir o número de unidades para cada modelo de veículo individualmente, apenas por recall. Portanto, este valor não representa o número exato de unidades de um determinado modelo de veículo, mas o número de unidades de veículos que foram afetados por recalls que incluem um determinado modelo.

Code

selected_columns = ['RECALL_ID', 'MANUFACTURER',
                    'VEHICLE_MODEL', 'VEHICLE_YEAR', 'AFFECTED_UNITS']
recalls = df_2022[selected_columns].drop_duplicates()

recalls['VEHICLE'] = recalls['VEHICLE_MODEL'] + ' - ' + recalls['VEHICLE_YEAR'].astype(str)

affected_units_by_vehicle = recalls.groupby(['MANUFACTURER', 'VEHICLE']).sum(numeric_only=True)
recalls_by_vehicle = recalls.groupby(['MANUFACTURER', 'VEHICLE']).count()

recalls_by_vehicle.drop(columns=['AFFECTED_UNITS'], inplace=True)

recalls_and_affected_units_by_vehicle = pd.merge(affected_units_by_vehicle, recalls_by_vehicle, left_index=True, right_index=True).reset_index()


fig = make_subplots(rows=2, cols=1)
x = recalls_and_affected_units_by_vehicle['VEHICLE']
manufacturer = recalls_and_affected_units_by_vehicle['MANUFACTURER']
recalls_mean = recalls_and_affected_units_by_vehicle['RECALL_ID'].median()
affected_units_mean = recalls_and_affected_units_by_vehicle['AFFECTED_UNITS'].median()

fig.add_trace(
    go.Scatter(
        line=dict(color=px.colors.qualitative.T10[0]),
        x=x,
        y=recalls_and_affected_units_by_vehicle['RECALL_ID'],
        mode='markers',
        name='Recalls',
        hovertemplate='<b>Recalls</b>: %{y}' +
        '<br><b>Vehicle</b>: %{x}<br>' +
        '<b>Manufacturer</b>: %{text}',
        text=manufacturer,
        showlegend=False
    ),
    row=1,
    col=1
)

fig.add_trace(
    go.Scatter(
        line=dict(color=px.colors.qualitative.T10[1]),
        x=x,
        y=recalls_and_affected_units_by_vehicle['AFFECTED_UNITS'],
        mode='markers',
        name='Vehicle units',
        hovertemplate='<b>Vehicle Units</b>: %{y:.2f}' +
        '<br><b>Vehicle</b>: %{x}<br>' +
        '<b>Manufacturer</b>: %{text}',
        text=manufacturer,
        showlegend=False
    ),
    row=2,
    col=1
)

fig.add_hline(
    y=recalls_mean,
    line_width=3,
    row=1,
    col=1,
    line_dash="dash",
    annotation_text="Recalls median")

fig.add_hline(
    y=affected_units_mean,
    line_width=3,
    row=2,
    col=1,
    line_dash="dash",
    annotation_text="Vehicle units median")

fig.update_layout(
    title_text='Number of recalls and affected vehicle units by vehicle',
)

y_titles = {'x': 'Recalls', 'x2': 'Vehicle units'}
fig.for_each_yaxis(lambda y: y.update(title=y_titles[y.anchor]))

fig.update_xaxes(showticklabels=False, categoryorder="total descending")

fig.show()

Figure 3: Number of recalls and affected units by vehicle

Análisando os componentes que passaram por recalls e comparando o número de recalls com o número de unidades afetadas, observa-se que alguns componentes apesar de possuirem um número de recalls alto, possuem um número baixo de unidades afetadas se comparado com os demais componentes.

As recalls do componente acessório / equipamento correspondem a aproximadamente 21% do número de recalls do ano de 2022, porém o número de unidades afetadas corresponde a 2% do número total de unidades afetadas. O inverso ocorre com o componente Powertrain, com 5% do número de recalls, mas 15% do número total de unidades afetadas.

Isso pode ter ocorrido devido aos recalls de equipamento não serem tão críticos e não demandarem uma urgência, por parte do proprietário, no reparo ou troca do veículo ou por serem recalls que afetam apenas um pequeno conjunto de veículos.

Code

recalls = df_2022[['RECALL_ID', 'COMPONENT_CATEGORY',
                   'COMPONENT_NAME', 'AFFECTED_UNITS']].drop_duplicates()

recalls_by_component = recalls.groupby(['COMPONENT_CATEGORY', 'COMPONENT_NAME']).count().reset_index()

affected_units_by_component = recalls.groupby(
    ['COMPONENT_CATEGORY', 'COMPONENT_NAME']).sum(numeric_only=True).reset_index()

recalls_by_component.rename({'RECALL_ID': 'VALUE'}, axis=1, inplace=True)
recalls_by_component['CHART_TYPE'] = 'A'

affected_units_by_component.rename({'AFFECTED_UNITS': 'VALUE'}, axis=1, inplace=True)
affected_units_by_component['CHART_TYPE'] = 'B'

recalls_and_affected_units_by_component = pd.concat([recalls_by_component, affected_units_by_component])

fig = px.bar(
    recalls_and_affected_units_by_component,
    color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.T10,
    x="COMPONENT_NAME",
    y="VALUE",
    color='COMPONENT_CATEGORY',
    facet_row='CHART_TYPE',
    title='Number of recalls and affected vehicle units by component',
    labels={"COMPONENT_CATEGORY": 'Component Category',
            "COMPONENT_NAME": 'Component Name'}
)

fig.for_each_annotation(lambda a: a.update(text=''))

y_titles = {'x2': 'Recalls', 'x': 'Vehicle units'}
fig.for_each_yaxis(lambda y: y.update(title=y_titles[y.anchor]))

fig.update_yaxes(matches=None)
fig.update_layout(hovermode="x")
fig.update_traces(hovertemplate=None)

fig.show()

Figure 4: Number of recalls and affected vehicle units by component

Esses indicadores podem auxiliar na tomada de decisão do fabricante direcionando os esforços na melhoria de qualidade de seus processos internos, afim de reduzir o número de recalls e de unidades de veículos afetados.

Também foi possível a partir da descrição das consequências de cada registro de recall construir uma nuvem de palavras, de forma a medir termos mais presentes nas descrições, conforme apresentado abaixo:

Code

from wordcloud import WordCloud
from wordcloud import ImageColorGenerator
from wordcloud import STOPWORDS

text = " ".join(str(i) for i in df_consequence['CONSEQUENCE_SUMMARY'])
stopwords = set(STOPWORDS)
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, stopwords=stopwords, background_color="white").generate(text)

plt.figure(figsize=(15,10))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()

Figure 5: Consequence summary word cloud

Na visualização, termos como risco (risk), colisão (crash) e ferimento (injury), entre outros termos, foram alguns dos mais presentes nas descrições de possíveis consequências.